A企業各物流中心績效評價

文/周揚

為了探究企業物流業務的績效現狀，A企業作為中部地區較大的物流企業，在全國共有18個物流中心，配送貨物以酒類為主，具有規格統一、運輸便利的特質。本文選擇A企業的物流相關業務活動所產生的數據作為物流活動的指標體系中的樣本數據，以單箱物流成本、單箱倉儲成本、單箱分揀成本等數十個指標作為具體評價的數據。在該企業2021年的物流貫標指標中選擇相關數據并進行標準化處理，同時對部分逆向的指標做出正向化的處理。

（一）指標檢驗

對A企業18個物流中心的10項指標進行KMO檢驗和巴特利特球檢驗，結果如表1所示。

表1 KMO和巴特利特檢驗

從表1中可以看出，KMO值為0.755，大于臨界值0.5，說明了樣本數據符合因子分析的條件。

（二）公因子提取與命名

對公因子進行提取，一般來說提取值大于0.8就代表了信息保存度較高，可以滿足后續分析的要求，在樣本數據中的10個指標中進行分析，發現有8個指標提取值大于0.8，可以進行后續的處理。如表2所示

表2 公因子方差

利用帕累托分析方法，用方差百分比代表了信息保存量，提取公因子累計信息保存量大于80%的成分因子作為主因子。對上述載荷平方利用最大方差法進行旋轉，所得旋轉后成分矩陣分別如表3所示。

表3 旋轉后的成分矩陣

根據表3顯示，主因子F1和人均配送效率、單車裝載量、單箱配送成本、庫存周轉次數相關度較高，反映的是在送貨過程中所發生的成本，代表了A企業的配送成本。主因子F2和單箱管理成本、單箱物流成本相關度較高，反映的是對貨物進行綜合管理時所發生的一系列成本，代表了A企業的綜合成本。主因子F3和扣除人工費用和折舊費用的單箱物流費用、單箱分揀成本、單箱倉儲成本關聯度較高，代表了在地理位置上發生在A企業內部的倉儲成本。主因子F4和物流總費用相關度較高，代表了A企業的物流總成本。

（三）因子得分計算

根據成分得分矩陣系數矩陣，可以得出主因子表達式為：

對各主因子的累計百分比比例進行加權計算，得出總得分公式為：

（四）得分結果與分析

根據總得分矩陣，結合A企業在全國的18個物流中心的實際情況進行計算，可以得出各物流中心的得分結果表，如表4所示。

表4 18個物流中心得分表

從總得分可以看出績效排名前三的物流中心分別是W11、W8、W1號物流中心，排名后三位的分別是W4、W15、W9號物流中心，共有11個物流中心得分為正值，7個物流中心得分為負值，總得分差距較小，僅為1.54。從個別因子分析，F1配送成本結果顯示W11、W8、W1、W17號物流中心的得分較高，在這四個物流中心中人均配送效率和單車裝載量較高，為因子得分做出了較大貢獻，而W5、W15、號物流中心F1值處于后兩位，相對的，人均配送效率低、單車裝載量少，導致分值不高。F2綜合成本結果顯示，W5、W3號物流中心單箱管理成本和單箱物流成本相對較低，導致得分相對較高。F3倉儲成本結果顯示，W16號物流中心分值最高，意味著扣除人工費用和折舊費用的單箱物流費用、單箱分揀成本、單箱倉儲成本三項成本指標的費用與成本最低。F4物流總成本顯示，W1、W17、W4三個物流中心的物流總費用指標分值相對較低，這三個物流中心的總成本費用偏大，由于各主因子和物流總費用指標分值關聯度分布較為均勻，因此并無顯示各主因子得分排序和物流總費用的排序的一致性。

（五）結論及建議

總體來看，A企業的各物流中心的全距較小，說明各物流中心并未出現懸殊差異，共有11個物流中心得分為正值，7個物流中心得分為負值，說明A企業還有近一半的物流中心績效表現不夠理想，在削減成本、提供效益和效率方面仍有一定的發展空間。根據前文結論，本文提出了如下三項建議。一是要著重解決成本居高不下的問題。通過精益管理、質量控制等活動，發現在倉儲、分揀、送貨以及日常管理過程中不同環節的浪費點，通過過程優化、目標導向等活動，有針對性地提出解決浪費的方法。二是提高效率。針對部分送貨車輛裝載不滿，造成運力安排不當、人均配送效率低下的情況，應當重新設計運輸方案和裝載計劃，保證輕重混裝、大小混裝，使車輛的裝載率和裝載空間發揮最大優勢。三是提高庫存周轉率。部分物流中心庫存貨物周轉速度過慢是影響績效的一個重要原因。通過三方面的共同努力，A企業可以精準降低物流業務成本，提高物流業務管控能力，從而實現績效的提升。

引用出處

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